Automazione dei processi
Il lavoro ripetitivo che oggi qualcuno fa a mano: ricopiare dati fra due sistemi, smistare richieste, produrre lo stesso documento ogni settimana. Si parte da un processo solo, quello che costa più ore.
Automazione dei processi aziendali e agenti AI
Quasi tutti hanno già provato l'AI su qualcosa, e quasi tutti si sono fermati nello stesso punto: la dimostrazione funzionava, il lunedì mattina no. Il salto non è il modello, è l'innesto. Un'automazione entra davvero in azienda quando conosce i vostri dati, gestisce i casi che non tornano e lascia scritto cosa ha fatto e perché. E se deve conoscere i vostri dati, meglio se gira in locale.
Cosa costruiamo
Automazioni e agenti che tolgono il lavoro ripetitivo a chi lo fa a mano.
Agenti AI e assistenti interni
Assistenti che rispondono sui vostri documenti e sui vostri dati, non su internet in generale. Ricerca semantica su database vettoriale, così ogni risposta cita la fonte da cui viene. Dove i documenti sono riservati, il modello può girare su una macchina vostra: i dati non escono dalla vostra rete, e non c'è un contratto con un fornitore a garantirlo al posto vostro.
Chatbot e canali di risposta
Risposte automatiche alle domande che ricevete cento volte, con il passaggio a una persona quando la domanda esce dal seminato. Il confine fra le due cose si decide insieme, e si può spostare.
Integrazioni AI nei sistemi esistenti
L'AI dentro il gestionale che usate già, non in una scheda del browser a parte. Lettura di documenti, estrazione di campi, controlli di coerenza, classificazione: il modello lavora dove lavorate voi.
Per chi ha senso
Per chi ha senso
- Aziende dove una persona qualificata passa ore a ricopiare dati fra due programmi.
- Chi riceve ogni giorno le stesse domande e risponde ogni volta da capo.
- Chi ha già provato uno strumento di AI generico e si è fermato perché non conosceva i dati dell'azienda.
- Chi deve poter dimostrare come è stata presa una decisione, e quindi non può accettare una scatola chiusa.
Progetti che lo dimostrano
Progetti che lo dimostrano
Domande frequenti
Domande frequenti
Come si integra l'AI in un processo che esiste già?
Si sceglie un passaggio solo, si misura quanto tempo costa oggi, e si automatizza quello lasciando il resto com'è. Se il passaggio funziona per qualche settimana su dati veri, si passa al successivo. Riscrivere l'intero processo attorno all'AI è il modo più rapido di non metterlo mai in produzione.
I nostri dati finiscono nell'addestramento di un modello?
No. Usiamo le API di OpenAI e Anthropic in modalità che non impiega i dati inviati per l'addestramento. Quando il dato è sensibile però la garanzia contrattuale non basta, e allora la strada è un'altra: un modello aperto che gira su una macchina vostra, o l'elaborazione direttamente sul dispositivo di chi la usa. Il dato non attraversa la rete, quindi non c'è niente da garantire. Quale delle due strade prendere si decide prima di iniziare e si mette per iscritto.
E quando l'AI sbaglia?
Sbaglia, quindi il sistema si progetta sapendolo. Dove l'errore costa poco, l'automazione procede da sola. Dove costa, propone e una persona conferma. Ogni passaggio resta registrato, così un errore si può ricostruire invece che scoprire mesi dopo.
Quanto tempo serve per vedere un risultato?
Per una singola automazione ben delimitata, poche settimane fino a qualcosa che gira su dati veri. Il tempo se ne va nel capire il processo e nel gestire i casi che non tornano, non nel collegare il modello: quella è la parte veloce.
Serve sostituire il gestionale che usiamo?
Quasi mai. Se espone delle API, o anche solo un database leggibile, l'automazione ci si innesta accanto. Sostituire il gestionale è un progetto diverso, e se davvero serve ve lo diciamo come tale invece di mascherarlo da automazione.
Ne parliamo?
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